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支持向量积SVM、bp网络，LSTM网络时间序列预测（matlab），可以预测未来数据，有例子，易上手，只要换数据就行，保证正常运行。

最近在研究时间序列预测的朋友看过来，今天手把手教三个实战模型——SVM、BP神经网络、LSTM，用Matlab实现只需换数据就能跑通。先看效果：用电力负荷数据预测未来24小时走势，代码直接套你自己的Excel表格就能用。

一、SVM玩转时间序列

支持向量机搞回归预测其实特简单。咱们先处理数据，把时间序列切成滑动窗口。比如用前7天数据预测第8天：

data = xlsread('power_load.xlsx'); % 替换你的数据路径 lag = 7; [X, Y] = create_dataset(data, lag); % 自定义滑动窗口函数 svm_model = fitrsvm(X, Y, 'KernelFunction','gaussian'); pred = predict(svm_model, X(end-lag+1:end)); % 预测下个时间点

关键在create_dataset函数的设计，把时序数据转化为特征矩阵。比如输入是[t-7, t-6,...,t-1]，输出是t时刻的值。训练时记得用交叉验证防止过拟合：

cv_svm = crossval(svm_model, 'KFold',5); % 5折交叉验证 loss = kfoldLoss(cv_svm); % 查看平均误差

二、BP神经网络快速实现

老牌BP网络处理非线性关系稳得很。Matlab的神经网络工具箱直接调用：

net = feedforwardnet([10 10]); % 双隐层各10节点 net.trainParam.epochs = 500; % 迭代次数自己调 net = train(net, X', Y'); future_pred = net(X_test'); % 测试集预测

注意数据要做归一化！用mapminmax函数把数据压缩到[-1,1]区间。想看训练过程可以加这句：

net.trainParam.showWindow = true; % 弹出训练进度窗口

三、LSTM长短期记忆网络

处理时序数据的大杀器来了！Matlab的深度学习工具箱让LSTM变得超简单：

layers = [... sequenceInputLayer(1) lstmLayer(50,'OutputMode','sequence') fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',200, ... 'MiniBatchSize',32); net_lstm = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); % 注意数据格式转换

这里有个坑：输入数据必须是cell数组格式。用num2cell函数转换你的时序数据。预测时用predictAndUpdateState函数实现滚动预测：

for i = 1:24 % 预测未来24步 [net_lstm, pred(i)] = predictAndUpdateState(net_lstm, XTest(i)); end

三种方法实测效果：LSTM在长序列预测中表现最优，但训练时间最长；SVM适合小样本数据；BP网络收敛最快但容易陷入局部最优。完整代码包已调试好，替换你的xlsx数据列就能直接出图。需要完整工程文件的私信“电力预测”获取，记得备注邮箱~